Il mondo del marketing, in particolare quello del marketing online, ha sempre più un approccio data-driven. A partire dall’ampia mole di dati a disposizione, algoritmi e metodologie sempre più avanzate giocano un ruolo di primo piano per aiutare l’azienda ad acquisire vantaggio competitivo. Tuttavia, nonostante in linea teorica ci sia molta attenzione sul tema, non è sempre chiaro quali sono effettivamente i vantaggi di una piena adozione di metodologie di Machine Learning e Intelligenza Artificiale.
Possiamo citare, in sintesi, due temi principali. Da un lato, l’automazione dei processi: grazie al Machine Learning è possibile automatizzare task ripetitivi e quindi spostare le attività dei dipendenti su attività a maggior valore aggiunto. Dall’altro, la possibilità di estrarre nuove informazioni di valore, che non sarebbe possibile estrarre in modo automatico senza algoritmi evoluti. Nei successivi paragrafi, entreremo ancor più nel concreto, esplorando i possibili algoritmi da utilizzare.
Sono molti gli algoritmi che possono essere utilizzati in ambito digital marketing. In particolare, è possibile citare quattro classi di riferimento:
Come abbiamo visto, sono numerose le tipologie di algoritmi che possiamo utilizzare in ambito marketing. In questo paragrafo, ci concentreremo sul clustering.
Come accennato, per clustering si intende quell’insieme di tecniche che serve a classificare individui (o altri enti) in gruppi, di modo che gli individui di un gruppo siano omogenei tra di loro ed eterogenei con gli altri.
L’eterogeneità e l’omogeneità sono calcolate in base ad una serie di variabili che caratterizzano gli individui, possono dunque anche variare in base all’oggetto dell’analisi.
Di base, il clustering può rivoluzionare il mondo della marketing segmentation, esplorando nuove possibilità di segmentazione, ben oltre le teorie tradizionali di marketing. Il mercato può essere segmentato in base a caratteristiche demografiche o geografiche, in una logica più tradizionale, ma anche in base a dati provenienti dalle digital properties dell’azienda, ad esempio dati di comportamento di acquisto o di comportamento sul sito, o sulla base delle ricerche online.
Gli algoritmi di clustering possono essere ovviamente applicati sia su clienti sia sui prospect, a condizione di avere a disposizione una buona quantità di dati di sufficiente qualità.
Oltre alla segmentazione del mercato, l’applicazione di algoritmi di Machine Learning di clustering può avere diversi obiettivi, in generale votati alla personalizzazione dell’esperienza utente. Alcuni esempi:
Nell’applicare la cluster analysis, è importante sottolineare che non vi è una tecnica fissa (ad esempio un numero fisso di gruppi da estrarre). È fondamentale conoscere nel dettaglio i dati a disposizione e l’obiettivo che si vuole raggiungere, oltre che le metodologie necessarie.
Inoltre, i risultati degli algoritmi di clustering – per avere un impatto reale - vanno integrati nei sistemi di marketing (ad esempio i CRM) o nei siti web (ad esempio, nel caso dei recommendation system), ciò presuppone un lavoro di integrazione tecnologica, che va contemplato dall’inizio del progetto.
Per concludere, gli algoritmi di Machine Learning giocano un ruolo importante nel marketing perché permettono all’azienda di conoscere i propri clienti sotto nuove vesti, oltre che ottimizzare alcuni processi decisionali. Nel caso del clustering, ciò facilita l’esplorazione dei dati e permette di efficientare le scelte di marketing, online o offline.
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